Conviértete en un Campeón de Agentblazer 2026

Resumen

Explore core AI concepts and build a basic agent for key tasks.

Programa

• Introducción a los conceptos de IA
Visión general de la inteligencia artificial
Historia y evolución de la IA
Terminología y conceptos clave de la IA
• Comprensión de los agentes inteligentes
Definición y características de los agentes
Tipos de agentes y sus entornos
Racionalidad y medida de desempeño
• Técnicas de resolución de problemas
Formulación de problemas y estrategias de búsqueda
Algoritmos de búsqueda no informada (BFS, DFS)
Estrategias de búsqueda informada y heurísticas
Búsqueda adversarial y agentes de juego
• Representación del conocimiento y razonamiento
Agentes lógicos y lógica proposicional
Lógica de primer orden y técnicas de inferencia
Sistemas basados en conocimiento y ontologías
• Fundamentos del aprendizaje automático
Aprendizaje supervisado: regresión y clasificación
Aprendizaje no supervisado: agrupamiento y reducción de dimensionalidad
Principios de aprendizaje por refuerzo
• Desarrollo de un agente de IA
Definición de entornos de tareas del agente
Diseño de la arquitectura de un agente
Implementación de funcionalidades básicas del agente en código
• Estudios de caso prácticos y aplicaciones
Aplicaciones del mundo real de agentes de IA
Consideraciones éticas y sesgos en la IA
• Proyecto práctico: Construye tu Agentblazer
Requisitos y objetivos del proyecto
Guía paso a paso para desarrollar un agente
Pruebas y evaluación de tu agente
• Conclusión y direcciones futuras en la IA
Tendencias e innovaciones actuales en la IA
Retos futuros y oportunidades para agentes de IA
Recursos para continuar aprendiendo sobre IA
• Cierre del curso y evaluación final
Revisión de conceptos y habilidades clave aprendidos
Presentación del proyecto final y revisión por pares
Retroalimentación y próximos pasos en el camino de aprendizaje de la IA

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Materias

Business